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LearningHumanoidWalking · rohanpsingh
Training eines humanoiden Roboters zur Fortbewegung mithilfe von Reinforcement Learning
Frameworks für das Lernen von RoboternDAS VERKÖRPERTE KI-VERZEICHNIS
Finden Sie Trainingsworkflows für Nachahmungslernen, Verstärkungslernen und robotische Richtlinienanpassung.
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Training eines humanoiden Roboters zur Fortbewegung mithilfe von Reinforcement Learning
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Veröffentlicht Roboter-Link-Transformationen aus Gelenkzuständen und Roboterbeschreibungen.
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Beispiele für die Bereitstellung von ROS- und ROS 2-Workloads auf Kubernetes und KubeEdge.
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Modulare Reinforcement-Learning-Tools für Steuerungs- und Simulationsworkflows.
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Forschungscode zum Einfügen robotischer Vorteile in multimodale Sprachmodelle.
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ROS-Pakete für den ABB YuMi-Roboter.
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Tools zum Experimentieren mit kostengünstigen KI-Robotern.
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Ein URDF-Modell des Robotiq 2-Finger Adaptive Gripper 85.
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Offizielles Repository für „OMG: Omni-Modal Motion Generation for Generalist Humanoid Control“, https://arxiv.org/abs/2606.10340.
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Eine C++-Verhaltensbaumbibliothek für die Aufgabenkoordination.
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Modellpakete für die Walkman-Roboterdemonstration.
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Python-Paket für Roboterlernen.
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Forschungscode für verstärktes Lernen mit erlernten Fertigkeitsprioritäten.
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Implementierungen von RVT- und RVT-2-Robotermanipulationsrichtlinien.
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Forschungsimplementierung eines offenen Sprachmodellagenten in Minecraft.
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Ein Maßstab für sprachbasierte Robotermanipulation in realistischen 3D-Szenen.
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AutoEval: Autonome Bewertung generalistischer Robotermanipulationsrichtlinien in der realen Welt | CoRL 2025
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Offizielle Codebasis für „Do as I Do: Dexterous Manipulation Data from Everyday Human Videos“
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Video-Aktionsmodelle für verallgemeinerbare Robotersteuerung über VLAs hinaus
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URDF-, SDF- und Mesh-Assets für Robotikprojekte.
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Motion-Capture-Datenerfassungstools für eine geschickte Robotermanipulation.
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Eine Rust-Roboterlaufzeit für deterministische Ausführung und Wiedergabe.
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Tools zum Lesen von Dex-Net-Objekt-, Greif- und Greifqualitätsdaten.
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URDF- und Mesh-Assets für den Agility Robotics Digit-Roboter.
Frameworks für das Lernen von RoboternAUSWAHLHINWEISE
Überprüfen Sie Datenformate, Beobachtungs-/Aktionsschnittstellen und unterstützte Umgebungen. Unterscheiden Sie die Trainingsinfrastruktur eines Frameworks von den Lizenzen und Anforderungen einzelner Richtlinien.
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